ML Engineer (FinTech)

Описание роли

На позиции ML Engineer вы будете отвечать за проектирование, разработку и поддержку моделей машинного обучения, которые используются для кредитного скоринга и систем анти-фрода. Ваша работа напрямую влияет на принятие финансовых решений и снижает риски компании. Вы будете тесно взаимодействовать с командами Data Science, DevOps и бизнес-аналитиками, чтобы довести алгоритмы до продакшна, организовать мониторинг метрик качества, автоматизировать ETL-процессы и интегрировать новые модели в инфраструктуру на Kubernetes.

Особенности вакансии

В NaaS Platform вы получите уникальную возможность: * Погружаться в передовые решения FinTech и BNPL; * Работать с высоконагруженными системами обработки данных; * Использовать стек: Python, SQL, Kubernetes, Airflow, ClickHouse, Grafana, OpenSearch; * Участвовать в проектах по разработке чат-бота на базе NLP и LLM, системе OCR для распознавания документов и рекомендационных систем; * Вести единолично одно из направлений, развивая его с нуля.

О компании

NaaS Platform — быстрорастущий лидер FinTech-рынка Центральной Азии с оценкой свыше $100 млн. Мы первые запустили BNPL-решения (Buy Now, Pay Later) на рынке и обслуживаем сотни тысяч клиентов в Узбекистане, Великобритании, ОАЭ и Пакистане. Корпоративная культура строится на инновациях, прозрачности и поддержке профессионального роста: сотрудники получают бюджет на конференции и курсы, уроки английского с носителем, а также ДМС после испытательного срока.

Требования

Опыт работы в Data Science или ML Engineer от 3 лет, глубокие знания классических алгоритмов машинного обучения, практический опыт в кредитном скоринге или анти-фроде, уверенное владение Python, SQL и Git. Необходим опыт настройки и эксплуатации кластеров Kubernetes, оркестрации процессов Airflow, мониторинга с Grafana и логирования через OpenSearch. Английский и русский на уровне не ниже B1.

Условия

Мы предлагаем конкурентную зарплату от 3000 до 3500 USD, гибридный формат работы в Ташкенте, комфортный офис с современными рабочими местами, ДМС после испытательного срока, возможность быстро расти и руководить проектами, а также доступ к обучению и международным конференциям.